Python作為一種廣泛使用的編程語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域備受青睞。在這篇文章中，我們將介紹Python中如何計(jì)算召回率。

# 導(dǎo)入必要的庫(kù)
import numpy as np
# 真實(shí)標(biāo)簽
y_test = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1])
# 預(yù)測(cè)標(biāo)簽
y_pred = np.array([1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
# 計(jì)算召回率
def recall(y_true, y_pred):
true_positives = np.sum(np.logical_and(y_true == 1, y_pred == 1))
possible_positives = np.sum(y_true == 1)
recall_score = true_positives / possible_positives
return recall_score
recall_score = recall(y_test, y_pred)
print("Recall Score: ", recall_score)

在上面的代碼中，我們首先導(dǎo)入了NumPy庫(kù)。然后，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含真實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測(cè)標(biāo)簽的numpy數(shù)組。之后，我們定義了一個(gè)召回率函數(shù)，該函數(shù)計(jì)算出真正例和所有真實(shí)正例的比率，并返回召回率得分。最后，我們調(diào)用該函數(shù)并打印召回率得分。

通過本文的介紹和代碼演示，我們已經(jīng)知道了Python中如何計(jì)算召回率。確切的說，對(duì)于二分類問題，我們可以通過計(jì)算真正例/所有真實(shí)正例的比率來計(jì)算召回率。這對(duì)于評(píng)估模型在診斷、詐騙檢測(cè)、信息檢索等方面的性能非常重要。